Sistema di Diagnostica Automatizzata SDA

In questo paragrafo viene illustrato lo schema di funzionamento di un sistema di diagnostica automatizzata (nel seguito SDA), sviluppato dai ricercatori del LIMAT [58] e pensato per essere potenzialmente utile in una vasta casistica di apparecchiature (ad esempio: trasformatori, quadri di comando, macchine rotanti, ecc.). L’ADS sviluppato è concepito come strumento di aiuto alle prese di decisioni nel caso in cui si rendessero disponibili diversi indicatori diagnostici, eventualmente anche in caso di misure affette da una certa quota di rumore.

In Fig. 6.1 è riportato lo schema di principio di un SDA.

Fig. 6.1: schema di principio di un SDA

Le finalità di ciascun dei blocchi che compaiono nello schema di Fig. 6.1, sono elencati sinteticamente di seguito; per maggior dettagli sul principio di funzionamento di ciascun blocco si rimanda alla lettura di [58].

• Blocco A: ha la funzione di eliminare indicatori troppo rumorosi per fornire utili informazioni (ad esempio perché generati da sensori non adeguatamente progettate o installati). Il blocco A, infatti, dà principalmente un’indicazione sul livello di rumore di cui è affetto il segnale (mediante un algoritmo in logica fuzzy), allo scopo di evitare di lasciare all’operatore la valutazione sulla idoneità o meno

dell’indicatore in esame. Inoltre, in uscita dal blocco A, viene reso disponibile il segnale “pulito” dal rumore.

• Blocco B: ha la funzione di individuare quali marker diano realmente informazioni indipendenti su un determinato processo. Può infatti accadere che indicatori diagnostici differenti, non forniscano in realtà informazioni indipendenti, magari perché sono effetti diversi dello stesso fenomeno fisico (va però notato che può accadere anche il contrario, ossia marker che pur derivando dallo stesso fenomeno fisico forniscono indicazioni indipendenti)

• Blocco C: ha la funzione di individuare quali dei marker forniti in ingresso abbiano un ragionevole nesso causale con lo stress e con il degrado del componente esaminato.

• Blocco D: in questo blocco è stato implemento un algoritmo per testare la relazione esistente tra i marker, lo stress e l’invecchiamento. L’idea è quella di ottenere, se possibile, una funzione del tipo:

marker = F(stress, invecchiamento)

• Blocco E: in questo blocco è presente un algoritmo per stimare, in funzione dello stato di deterioramento misurato tramite i marker, il livello di rischio raggiunto. Un algoritmo di questo tipo potrebbe essere rappresentato da una implementazione della procedura descritta al paragrafo 6.4.

• Blocco F: Il blocco F è in grado di produrre un segnale di allarme quando si verifica un trend anomalo, nei valori di marker diagnostici. Lasciando all’operatore le valutazioni del caso. Come sottolineato al paragrafo 6.4, infatti, è molto importante monitorare anche il trend assunto dai marker diagnostici, oltre al loro valore istantaneo.

Alcuni blocchi sopra elencati sono stati testati con dati di natura sperimentale ottenuti in laboratorio.

Nello specifico si tratta di una prova di invecchiamento, condotta su di un motore asincrono trifase con le seguenti caratteristiche:

9 Potenza nominale = 0,37 kW; 9 Corrente nominale = 1,1 A; 9 cosφ 0,74;

9 coppia = 2,56 Nm; 9 rendimento = 65%.

Durante la prova di vita, terminata con il gusto sopraggiunto dopo circa 160 ore di funzionamento, è stata monitorata l’attività di scariche parziali (nel seguito PD, Partial Discharge). Nello specifico, per ogni finestra temporale di un’ora, sono state calcolate e registrate le seguenti quantità: 9 Ampiezza media delle PD

9 Ampiezza massima delle PD 9 Frequenza degli eventi di PD

9 Parametri α e β della pdf di Weibull associata, ossia il fattore di scala e di forma della distribuzione di probabilità secondo Weibull che meglio approssima la distribuzione campionaria delle PD.

In Fig. 6.2 si può vedere l’andamento del valore dell’ampiezza media delle scariche parziali, così come ottenuto dopo l’elaborazione fatta in laboratorio. Mentre in Fig. 6.3, si nota il risultato in uscita del blocco A del SDA illustrato in precedenza.

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 0.045 0.05 0.055 0.06 0.065 0.07 0.075 0.08 0.085 0.09 0.095 Time (h) Amplitude (V)

Fig. 6.2: andamento delle ampiezze media di scariche parziali ottenute nel corso

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 0.045 0.05 0.055 0.06 0.065 0.07 0.075 0.08 0.085 0.09 0.095 Time (h) Amplitude (V)

Fig. 6.3:risultato ottenuto in uscita del blocco A del SDA, avendo fornito in ingresso il

segnale registrato in Fig. 6.2

Il segnale di Fig. 6.2 rappresenta l’ingresso del blocco A, mentre, in Fig. 6.3, è possibile notare qual è il prodotto in uscita dal blocco A. Il risultato finale è che il segnale in ingresso risulta “ripulito” della componente di rumore iniziale. L’esistenza di un segnale in uscita, è ovviamente anche la garanzia che la valutazione di idoneità fatta dal blocco A, in merito al maker “ampiezza media di PD”, ha dato esito positivo. L’esito del rilevatore funzionante in logica fuzzy, infatti, in tal caso fornisce una indicazione di livello di rumore basso, come si può vedere in Fig. 6.4.

Fig. 6.4: risultato mostrato dall’indicatore fuzzy sul livello di rumore presente nel segnale

di Fig. 6.2. Si noti il valore della colonna low pari ad 1

Per quanto riguarda il blocco B, come detto, esso ha la funzione di individuare una eventuale dipendenza tra diversi indicatori diagnostici. In questo caso sono stati indagati due diversi accoppiamenti tra i possibili indicatori disponibili. Nel primo caso è stata indagato il grado di dipendenza tra la “frequenza degli eventi di PD” registrati ed il “ampiezza massima delle PD”. L’indicazione fornita dal blocco B, in questo primo caso, ha evidenziato una sostanziale indipendenza tra i due indicatori.

Tale esito può essere visivamente confermato anche dal grafico di Fig. 6.4, in cui sono riportati i valori della frequenza di PD, in funzione del valore massimo di PD. 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 5 10 15 20 25 30 Max value of PD (V) Frequency of PD (1/s)

Fig. 6.4: conferma visiva del grado di indipendenza evidenziato dal blocco B, tra la

proprietà “frequenza di PD” e “ampiezza massima di PD”.

Nel secondo accoppiamento sono stati messi a confronto il “ampiezza media delle PD” ed il “parametro α di Weibull”. In tale caso, il blocco B ha mostrato un forte grado di dipendenza tra i due indicatori. Tale esito può essere visivamente confermato anche dal grafico di Fig. 6.5, in cui sono riportati i “valori medi delle PD”, in funzione del “parametro α di Weibull”.

0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 alfa (V) Mean value of PD (V)

Fig. 6.5: conferma visiva del grado di dipendenza evidenziato dal blocco B, tra la

proprietà “ampiezza media di PD” e “parametro α di Weibull”.

Nel caso di Fig. 6.4 infatti c’è la dimostrazione che anche se due indicatori fanno riferimento al medesimo fenomeno fisico (in questo caso “scariche parziali”) esse possono fornire informazioni indipendenti sullo stato di invecchiamento dell’isolante. Nello specifico, la frequenza di scariche parziali potrebbe indicare il numero di sorgenti attive entro il motore, mentre l’ampiezza massima del valore di scarica riguarda la sorgente con i fenomeni energetici maggiori. Nel secondo caso, invece, l’ampiezza media di PD ed il parametro α di Weibull, danno informazioni con alto grado di dipendenza; si può dunque pensare di scartare uno dei due, ad esempio quello che presenta il maggior livello di rumore, senza per questo perdere informazioni utili a fini diagnostici.

L’ultimo caso riportato riguarda il blocco F, responsabile del trend alert. In questo caso in ingresso al blocco F è stato inviato il segnale di Fig. 6.3. Il risultato è evidenziato nelle Fig. 6.6 e 6.7.

0.09 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 Time 160 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 Signal

Fig. 6.6: andamento del valore medio di PD durante l’invecchiamento del motore

asincrono trifase (segnale privato del rumore).

1.0 -0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 Time 160 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 Detector (50 samples)

Fig. 6.7: Uscita del blocco F, con in ingresso il segnale di Fig. 6.6. Il primo alert segnalato

all’operatore, giunge a cavallo della 50a ora di funzionamento, quando il blocco F rileva un anomala variazione del trend del valore medio di PD.

Come si vede dalla Fig. 6.7, il primo segnale di Alert viene fornito all’operatore in corrispondenza della 50a ora di funzionamento del motore.